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In diesem Advanced PostgreSQL Training entwickelst Du Architekturentscheidungen, die auch bei wachsenden Datenmengen und wechselnden Anforderungen stabil bleiben. Du lernst, wann JSONB echten Mehrwert liefert und wie Du Dokumentdaten so modellierst, dass Abfragen und Indexe performant bleiben. Für Time-Series Workloads erarbeitest Du robuste Patterns mit Partitionierung, Retention und Aggregationen, ohne die Wartbarkeit zu verlieren. Ein Schwerpunkt liegt auf Performance Engineering: Du liest EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) sicher, erkennst typische Plan-Probleme und setzt gezielte Index- und Statistikmaßnahmen um. Außerdem behandelst Du Betrieb und Sicherheit, von Autovacuum und Bloat bis zu Row Level Security für Multi-Tenant Systeme. Ziel ist, dass Du PostgreSQL-Workloads planbar, skalierbar und sauber betreibst.
- Architekturentscheidungen in PostgreSQL
- Row vs. Document: wann JSONB Sinn ergibt
- Schema-Design für Wachstum und Änderungen
- Extensions, FDW und Sidecar-Patterns
- Multi-Tenant Modelle: shared vs. isolated
- JSONB richtig modellieren und abfragen
- JSONB Datentypen, Operatoren und Funktionen
- Indexierung: GIN, jsonpath, Expression Index
- Validierung mit CHECK, generated columns
- Anti-Patterns: unbounded JSON, EAV-Fallen
- Time-Series in PostgreSQL
- Hypertable-Alternativen: Partitioning by Range
- Retention, Downsampling, Rollups
- Append-only Workloads und Write Amplification
- Fensterfunktionen für Zeitreihen-Analysen
- Performance: Query Planning und Tuning
- EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) lesen und bewerten
- Statistiken, Selectivity und Cardinality
- Index-Strategien für gemischte Workloads
- Prepared Statements und Plan Cache Risiken
- Partitionierung, Skalierung, Betrieb
- Declarative Partitioning: Design und Grenzen
- VACUUM, Autovacuum und Bloat-Management
- Connection Pooling (z.B. PgBouncer) Basics
- Backups, PITR und Migrationsstrategien
- Sicherheit und Datenzugriff
- Rollen, Privileges und Least Privilege
- Row Level Security für Mandantenfähigkeit
- Auditierbarkeit und sichere Views
- SQL-Injection vermeiden: Parameterisierung